AI名词百科：基础篇②

AI名词百科15小时前更新 FuturX-Editor

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一、前沿技术

推理（Reasoning）与规划（Planning）
- 解释：AI系统通过逻辑分析和任务分解解决复杂问题的能力，如组织主题公园行程时的路径优化。
- 来源：2024年Microsoft Research提出。
- 图片：AI任务规划流程图（目标分解→步骤排序→冲突检测）
训练（Training）与推断（Inference）
- 解释：AI模型的两个核心阶段，训练是学习数据规律，推断是应用模型预测。
- 来源：2024年Microsoft Research术语解析。
- 图片：训练与推断对比示意图（数据→模型→预测）
小语言模型（SLM）
- 解释：轻量化语言模型（如Phi-3），参数少、可离线运行，适合边缘设备。
- 来源：2024年Microsoft Research提出。
锚定（Grounding）
- 解释：通过关联现实数据（如实时新闻、数据库）提升AI输出准确性，减少“幻觉”。
- 来源：2024年Microsoft Research术语解析。
检索增强生成（RAG）
- 解释：结合外部知识库（如产品目录）增强生成内容的准确性，无需重新训练模型。
- 来源：2024年Microsoft Research术语解析。
编排（Orchestration）
- 解释：协调AI系统多任务处理，如管理聊天历史、调用外部API。
- 来源：2024年Microsoft Research术语解析。
记忆（Memory）
- 解释：AI模型的上下文管理能力，如临时存储聊天记录或长期知识沉淀。
- 来源：2024年Microsoft Research术语解析。
扩散模型（Diffusion Model）
- 解释：通过逐步降噪生成高分辨率图像，如Stable Diffusion。
- 来源：2022年Stability AI提出。
前沿模型（Frontier Models）
- 解释：突破现有能力的大规模AI系统（如GPT-5），需安全标准规范。
- 来源：2024年Frontier Model Forum成立。
神经辐射场（NeRF）
- 解释：基于神经网络的3D场景重建技术，用于VR、影视特效。
- 来源：2020年论文《NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields》。
提示注入攻击（Prompt Injection Attack）
- 解释：通过恶意指令绕过AI安全限制，如诱导ChatGPT泄露内部代码。
- 来源：2025年斯坦福大学研究案例。
AI伦理审计
- 解释：评估AI系统的公平性、透明度和合规性，如欧盟AI法案审查。
- 来源：2024年《新一代人工智能伦理规范》。
Stable Diffusion
- 解释：开源图像生成模型，基于扩散模型，支持文本到图像转换。
- 来源：2022年Stability AI发布。
Chain-of-Thought Reasoning Without Prompting
- 解释：LLM无需显式提示即可生成逻辑推理步骤，提升复杂问题解决能力。
- 来源：2025年Hugging Face论文。
ReFT（表示微调）
- 解释：通过修改模型隐藏层表示而非权重实现高效任务适配，减少参数更新。
- 来源：2025年Hugging Face论文。

二、伦理与安全（10个）

生成式AI伦理公约
- 解释：全球首部AI伦理规范，禁止使用未脱敏生物数据，要求数字水印。
- 来源：2025年联合国教科文组织发布。
SYN数字水印
- 解释：强制嵌入AI生成内容的不可篡改标记，用于溯源和防滥用。
- 来源：2025年欧盟AI法案。
监管沙盒
- 解释：封闭环境测试高危AI系统（如自动驾驶），确保安全性。
- 来源：2025年中国工信部试点。
联邦迁移学习
- 解释：在数据与特征重叠少的场景下，结合迁移学习实现跨域联邦建模。
- 来源：2025年CSDN联邦学习分类。
AI伦理专家委员会
- 解释：政府主导的伦理审查机构，评估AI应用的社会影响。
- 来源：2022年《上海市促进人工智能产业发展条例》。
数据溯源（Data Provenance）
- 解释：记录数据来源、处理过程，确保可追溯性和合规性。
- 来源：2025年AI伦理规范。
AI问责机制
- 解释：明确AI系统开发者、使用者的法律责任，如算法歧视追责。
- 来源：2021年《新一代人工智能伦理规范》。
算法偏见检测工具
- 解释：自动识别模型决策中的不公平倾向，如招聘AI的性别歧视。
- 来源：2025年AI伦理审计实践。
零样本提示攻击
- 解释：利用模型默认行为绕过安全限制，如诱导GPT-4生成敏感内容。
- 来源：2025年斯坦福大学研究。
对抗鲁棒性（Adversarial Robustness）
- 解释：模型抵御微小扰动（如噪声）保持性能的能力。
- 来源：2023年对抗攻击研究。

三、硬件与基础设施

量子机器学习
- 解释：结合量子计算与机器学习，提升优化问题效率。
- 来源：2025年中电信量子集团应用案例。
量子神经网络
- 解释：使用量子比特处理数据的神经网络，如手写数字识别。
- 来源：2025年“天衍”量子计算云平台。
本源悟空量子计算机
- 解释：中国第三代超导量子计算机，支持十亿参数模型微调。
- 来源：2025年安徽省量子计算工程研究中心。
神经形态芯片
- 解释：模仿人脑神经元结构的芯片，如Intel Loihi。
- 来源：2024年AI硬件趋势。
边缘AI设备
- 解释：在终端设备（如手机、摄像头）运行AI模型，减少云端依赖。
- 来源：2025年小语言模型普及。

四、工具与框架

LangChain
- 解释：构建LLM应用的框架，支持多模型集成和工作流管理。
- 来源：2023年发布，2025年扩展智能体功能。
Hugging Face 2025模型库
- 解释：包含Prime-RL/Eurus-2-7B-Prime、Metagene-1等前沿模型。
- 来源：2025年Hugging Face资源集合。
ShareGPT 4 Video
- 解释：多模态模型，通过精确字幕提升视频理解与生成能力。
- 来源：2025年Hugging Face论文。
Depth Anything V2
- 解释：无监督深度估计模型，支持任意场景3D重建。
- 来源：2025年Hugging Face论文。
Megalodon
- 解释：支持无限上下文长度的LLM预训练框架。
- 来源：2025年Hugging Face论文。

五、跨学科应用（5个）

AI for Science
- 解释：AI在材料科学、药物研发等领域的应用，如预测蛋白质结构。
- 来源：2021年NeurIPS研讨会。
气候AI
- 解释：利用AI模拟气候变化、优化能源消耗。
- 来源：2025年斯坦福AI指数报告。
医疗影像AI
- 解释：分析X光、MRI等影像，辅助疾病诊断。
- 来源：2025年AI for Science趋势。
- 图片：CT扫描→AI分割肿瘤示例。
农业AI
- 解释：智能灌溉、病虫害识别，提升农业效率。
- 来源：2025年AI应用扩展。
教育AI
- 解释：个性化学习路径推荐、智能辅导系统。
- 来源：2025年AI伦理规范。